JMP®: 다차원 데이터 분석 및 모델링관찰 간의 관계와 변수 간의 관계가 밝혀지는 비지도 학습 방법이 제시됩니다. 이 과정은 또한 출력 변수와 입력 변수 간의 관계가 고려되는 지도 학습을 수행하는 다양한 방법을 보여줍니다. 이 과정에서는 분석 결과를 이해하고 그래프로 결론을 제시하는 데 중점을 둡니다.
방법을 배우세요
- 주성분 분석을 사용하여 데이터 차원 수를 줄이십시오.
- 변수 간의 관계를 이해하기 위해 로딩 플롯을 사용하세요
- 주성분 점수를 해석하고 요인 분석을 수행합니다.
- 주성분 회귀(PCR)를 통해 공선성을 제거하여 보다 안정적인 모델을 구축합니다.
- 클러스터 분석을 통해 데이터의 자연스러운 그룹화 식별
- 변수 클러스터 식별
- 판별 분석을 사용하여 관찰 결과를 그룹으로 분류합니다.
- 복잡한 다변량 예측 모델에 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모델을 적용합니다.
기간: 4회 반나절 세션
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고급 통계 모델링
